【摘 要】
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雪深是重要的积雪参量之一,获取青藏高原准确的雪深信息对于理解当地的气候变化以及水文循环具有重要意义。目前被动微波遥感是大范围监测雪深最有效的手段,然而由于其较低的空间分辨率,使得被动微波遥感数据在青藏高原这样地形条件复杂、积雪分布异质性较强区域的精度表现不佳且存在着较大的不确定性。本研究基于空间分辨率为10 km的被动微波遥感AMSR2亮温数据,并引入积雪覆盖日数、地形因子（高程、坡度、坡向、地表
【基金项目】
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国家自然科学基金面上项目——高时空分辨率积雪数据集支持下青藏高原植被返青对积雪融化的响应研究（项目号:42071306）；
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雪深是重要的积雪参量之一,获取青藏高原准确的雪深信息对于理解当地的气候变化以及水文循环具有重要意义。目前被动微波遥感是大范围监测雪深最有效的手段,然而由于其较低的空间分辨率,使得被动微波遥感数据在青藏高原这样地形条件复杂、积雪分布异质性较强区域的精度表现不佳且存在着较大的不确定性。本研究基于空间分辨率为10 km的被动微波遥感AMSR2亮温数据,并引入积雪覆盖日数、地形因子（高程、坡度、坡向、地表粗糙度）和地理位置（经度、纬度）等多个变量,利用集成学习方法构建了AMSR2雪深降尺度模型。在建模过程中,通过采用相同的测试集和验证集,分别构建了基于随机森林、Ada Boost、GBDT、XGBoost、Light GBM这5种集成学习算法的雪深降尺度模型,通过对比分析,发现基于Light GBM的模型表现最佳,因此选其作为生产降尺度雪深数据的最终模型,并生产了青藏高原空间分辨率为500 m的逐日雪深数据。进一步利用实测站点监测雪深数据对生产的降尺度雪深数据和AMSR2原始的雪深标准产品进行了精度验证和评估。主要研究内容与结论如下:（1）基于AMSR2亮温数据、积雪覆盖日数、地形因子和经纬度数据,分别构建了随机森林、Ada Boost、GBDT、XGBoost、Light GBM共5种雪深降尺度模型。通过网格搜索法对各模型的最优参数进行选取,通过5折交叉验证法对各模型拟合精度进行了评估。结果表明XGBoost和Light GBM模型精度显著优于其他三种算法,其中Light GBM模型表现最好,R~2为0.75,RMSE为2.87 cm,因此最终被用于青藏高原雪深降尺度建模。（2）通过利用实测雪深数据对比AMSR2雪深标准产品与本研究生产的降尺度雪深数据,发现AMSR2雪深标准产品显著高估了青藏高原区域的雪深,其升轨与降轨产品的PME（Positive Mean Error）值分别为121.12 cm和132.01 cm,远高于其NME（Negative Mean Error）值（升轨为-3.42 cm,降轨为-3.17 cm）。本研究生成的降尺度雪深数据的PME和NME值分别为1.15 cm和-1.70 cm,对青藏高原的雪深存在略微的低估。从总体精度来看,本研究所生产的降尺度雪深数据RMSE为2.50 cm,远优于AMSR2雪深标准产品（升轨为40.10 cm,降轨为88.90 cm）。（3）本研究还从实测雪深、积雪覆盖日数、高程、土地覆盖类型四个方面对AMSR2雪深标准产品与本研究生产的降尺度雪深数据精度进行了综合评估。本研究所生产的降尺度雪深数据分别在浅雪区（雪深＜5 cm）、积雪覆盖日数处于30至60天之间、高程位于2000至3000 m、地表覆盖类型为建筑用地的地区精度最好,RMSE分别为1.43 cm、2.27 cm、1.71 cm、1.62 cm。AMSR2雪深标准产品则在深雪区（20 cm＜雪深＜40 cm）、积雪覆盖日数处于0至30天之间、高程位于3000至4000 m、土地覆盖类型为建筑用地的地区精度最好,RMSE分别为28.60 cm、14.32 cm、11.49 cm、9.52 cm。总的来说,不管在何种情况下,本研究所生产的降尺度雪深数据均优于AMSR2的标准雪深产品。
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